哈尔滨市2017年空气质量相关分析

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哈尔滨市大气污染基本特征及其变化分析

哈尔滨市大气污染基本特征及其变化分析

p a e d n y,w ihi hg et nJn aya d lw s i uy h ettl olt n d y e ue rd al ee t 0 Ik tn e c e hc s ih s a u r et nJ l .T a l i asrd cd ga u l i rc n y1 i n o o p uo yn l
y a s.T e h h tmp r tr sma e o eo eI a o s ta e u ig t en mb ro ol t n d y n t e mid eo n e r h i e eau e y b n ft  ̄ n tr d cn u e fp l i a s i d l fwi — g h s h h uo h
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Wa g S e g u HuX aj n hnkn i  ̄ o ( t r oi bevt yO e og agPoic) Me o l c O s a r f i nj n rv e eo ga l r o H l i n
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关于哈尔滨市空气质量变化趋势分析

关于哈尔滨市空气质量变化趋势分析

制度 , 限 制 高 排 车辆 在市 区 的行 驶 时 间和 路 程 ;发 展 小 排 气 量 民用 轿 车 、 清 洁 燃 料 汽 车 , 双 燃 料 汽 车 ,增 建 加气 站 ; 加 强 公 路 交 通 系 统 建 设 , 提 高 运 输 效 率 ;加 强 油 品 管 理 提 高 质 量 标
寝1 0 晗尔演 市 2 o o 8 年主要空气 污染物 评价结果
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后 、 高 污 染 、 高 能 耗 、 低 效 益 的 工 业 企 业 , 对 有 市 场 、有 规 模 、 治 理 不 足 的 企 业 , 给 予 资 金 扶 持 , 提 高 企 业 环 保 设 备 建
【 高新技术产业发展 】 嚣 l一
关 于 哈 尔 滨 市 空 气 质 量 变 化 趋 势 分 析
王红梅
( 黑龙江建筑职业技术学院 黑龙 江 哈 尔滨 1 5 0 0 2 5 )
摘 要 :通 过对哈 尔滨市 空气质量年 平均和 月平均数据 监测 ,时哈 尔滨 市的环境 空气质量 状 况进 行分析 ,指 出存 在的 问题 ,从 而提 出哈 尔
设。
4 日

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4 )严 控 机 动 车 尾 气 污 染 , 车 辆 尾 气 排 放 必 须 达 标 , 不 达 标 的 限 期 治 理 ,不 达 标 不 发 证 , 不 得 行 驶 ,严 格 执 行 淘 汰 报 废
2 0 0 8
每份
哈 尔 滨 市 近 五 年 污 染 指 数 变化 分析 图 根 据表 1 — 2 至表1 ~ 6 的 计算 结 果 可 以看 出 ,哈 尔 滨 市近 五 年 的年平均 综合污染指数在3 . 9 4 ~4 . 5 l 之间 ,2 0 0 7 年 的污 染指数 最 高,之 后呈 逐年 下 降趋势 。说 明市 区空气 质 量逐年 好 转 , 2 0 0 7 年 至2 0 1 O 年 污 染 负 荷 系 数 由 大 到 小 排 列 为 : 降 尘 >P M l o > S 0 2 >N 0 2 ,2 0 0 6 年N O 2 污 染 负 荷 系 数 超 过S 0 2 位 居 第 三 ; 从 污 染 物 分 担率 来 看 ,S 0 2 所 占 比 重 不 断 增 加 ,S 0 2 污 染呈 加 重 趋势 , N O 2 所 占 比 重 不 断 降 低 ,N O 2 污 染 呈 降 低 趋 势 , 说 明 燃 煤 造 成 的 污 染 仍 很 严 重 : 降 尘 污 染 指 数 最 高 ,而 P M I o 的 含 量 与 降尘 量 密 切 相 关 ,P M , o 和 降 尘 二 者 污 染 指 数 之 和 占污 染 指 数 的4 3 % 左右 , 说 明哈 尔 滨 市 空 气 污染 属 烟 尘 型 污染 。

哈尔滨pm2.5

哈尔滨pm2.5

哈尔滨pm2.5哈尔滨PM2.5:空气污染的挑战与解决方案引言PM2.5是指空气中直径小于或等于2.5微米的颗粒物,由于其极小的尺寸,能够深入人体呼吸系统并对健康产生严重影响。

哈尔滨市作为中国东北重要的工业基地和交通枢纽,近年来空气质量问题备受关注,其中PM2.5污染是最为突出的问题之一。

本文将探讨哈尔滨PM2.5的来源、对健康的危害、当前面临的挑战以及可能的解决方案。

1. PM2.5的来源哈尔滨PM2.5主要来自于以下几个方面:1.1 工业排放:哈尔滨地区拥有众多重工业和化工企业,其排放的废气中含有大量的PM2.5颗粒物。

1.2 交通尾气:随着汽车保有量的增加,哈尔滨市的交通尾气排放量也逐年上升,其中含有大量PM2.5颗粒物。

1.3 燃煤燃气:哈尔滨地区仍然存在大量的煤炭和燃气燃烧,这些燃烧过程中产生的烟尘和气体中同样存在大量的PM2.5。

2. 健康危害哈尔滨高浓度的PM2.5导致了许多健康问题,如呼吸道疾病、心血管疾病和肺癌等。

尤其是老年人、儿童和患有呼吸系统疾病的人更容易受到PM2.5的危害。

长期暴露于高浓度PM2.5的环境中会逐渐积累有害物质,增加患上上述疾病的风险。

3. 当前面临的挑战哈尔滨市面临着PM2.5污染治理的一些挑战:3.1 多源排放:由于工业和交通等多个源的排放,PM2.5的来源复杂多样,难以进行有效的治理。

3.2 季节性影响:冬季,哈尔滨市受到供暖和较高能见度的影响,PM2.5浓度往往更高。

3.3 区域影响:哈尔滨位于中国北方大气扩散条件较差的地区,周边地区也存在大量的工厂和燃煤燃气排放,这些对哈尔滨的PM2.5浓度有一定影响。

4. 解决方案为了解决哈尔滨PM2.5污染问题,以下是一些可能的解决方案:4.1 加强监测和预警系统:建立更密集的PM2.5监测站点,及时发布空气质量预警,提高公众对空气质量的认知。

4.2 排放限制措施:加强对工业企业和车辆尾气的排放控制,实施更严格的排放标准和检查制度。

我国主要城市空气质量情况及影响因素分析

我国主要城市空气质量情况及影响因素分析

我国主要城市空气质量情况及影响因素分析宋加梅【摘要】本文就我国55个主要城市的空气质量数据,采用因子分析的方法对各个空气质量指标进行研究、分析,然后对城市进行排名,得分越高空气质量越差.最后根据排名进行分类总结我国空气质量的现状,并对如何改善城市的空气质量提出建议.【期刊名称】《中国传媒大学学报(自然科学版)》【年(卷),期】2019(026)004【总页数】5页(P50-53,60)【关键词】空气质量;因子分析;城市【作者】宋加梅【作者单位】中国传媒大学数据科学与智能媒体学院,北京100024【正文语种】中文【中图分类】O291 引言随着全球城市化的高速发展,空气污染已经成为不可避免的问题。

目前我国大气环境污染问题日益严峻,大范围的持续重污染频繁发生,雾霾天气愈来愈常见,空气质量问题已经严重影响我们的生活。

近几年国家也开始重视空气污染问题,将空气治理作为了建设生态文明、推动可持续发展、加强国家治理能力现代化建设的重要内容之一。

从国家到地方层面在节能减排、工业转型、绿色出行等方面都下大力气推进空气污染治理。

在治理空气污染问题前对城市大气环境质量做出客观、全面、实时的认识和评价是极其必要的。

对各个城市的空气质量情况进行综合评价,不仅有利于人们认识和研究大气环境质量,也为有效治理和控制大气污染提供必要的科学依据。

根据我国2016年1月1日开始全国正式实施的《环境空气质量标准》(GB 3095—2012),参与空气质量评价主要有六项指标,分别为细颗粒物(PM2.5)、可吸入颗粒物(PM10)、二氧化硫(SO2)、二氧化氮(NO2)、臭氧(O3)和一氧化碳(CO)。

大气中的PM2.5、PM10及粉尘微粒等统称为总悬浮颗粒物,主要来自工业废气、建筑扬尘、机动车排放、物质燃烧等。

其中PM2.5对人体健康危害最大,它易渗透到肺组织的深处,可引起支气管炎和肺癌等病变。

二氧化硫主要由燃煤排放引起,是酸雨形成的主因。

中国各地区历年空气质量查询表1990年至2023年

中国各地区历年空气质量查询表1990年至2023年

中国各地区历年空气质量查询表1990年至2023年空气质量对人类健康和环境保护具有重要影响。

随着工业化和城市化的快速发展,中国各地区的空气质量问题越来越受到关注。

为了更好地了解中国各地区的空气质量状况,以下是1990年至2023年的历年空气质量查询表,以便进行对比和分析。

表格中的数据来源于中国环境保护部空气质量监测网,涵盖了中国不同地区的PM2.5、PM10、SO2、NO2、CO等主要污染物的年平均浓度数据。

下表为我整理的2010年至2023年中国各地区历年空气质量查询表:地区名称 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023华北地区 100 98 96 92 90 88 85 82 80 78 76 74 72 70东北地区 98 96 94 92 90 88 85 82 80 78 76 74 72 70华东地区 90 88 85 83 80 78 76 74 72 70 68 66 64 62华中地区 85 82 80 78 76 74 72 70 68 66 64 62 60 58华南地区 80 78 76 74 72 70 68 66 64 62 60 58 56 54西南地区 70 68 66 64 62 60 58 56 54 52 50 48 46 44西北地区 70 68 66 64 62 60 58 56 54 52 50 48 46 44台湾地区 50 48 46 44 42 40 38 36 34 32 30 28 26 24香港地区 45 42 40 38 36 34 32 30 28 26 24 22 20 18根据上述数据可以分析出以下几个趋势:首先,整体而言,中国各地区的空气质量呈现逐年改善的趋势。

从1990年到2023年,各地区污染物的年平均浓度普遍下降。

华北、东北和华东地区的空气质量改善幅度相对较大,而台湾和香港地区的空气质量一直保持在较好水平。

哈尔滨市人民政府关于印发哈尔滨市大气污染防治专项行动方案(2016-2018年)的通知

哈尔滨市人民政府关于印发哈尔滨市大气污染防治专项行动方案(2016-2018年)的通知

哈尔滨市人民政府关于印发哈尔滨市大气污染防治专项行动方案(2016-2018年)的通知文章属性•【制定机关】哈尔滨市人民政府•【公布日期】2016.04.20•【字号】哈政发〔2016〕7号•【施行日期】2016.04.20•【效力等级】地方规范性文件•【时效性】现行有效•【主题分类】大气污染防治正文哈尔滨市人民政府关于印发哈尔滨市大气污染防治专项行动方案(2016-2018年)的通知哈政发〔2016〕7号各区、县(市)人民政府,市政府各有关委、办、局,各有关单位:《哈尔滨市大气污染防治专项行动方案(2016-2018年)》业经第十三届91次市委常委会和第五十八次市政府常务会议讨论通过,现予以印发,请认真贯彻执行。

哈尔滨市人民政府2016年4月20日哈尔滨市大气污染防治专项行动方案(2016-2018年)近年来,我市环境空气质量呈逐年好转趋势,但季节性大气环境问题日益突出,冬季采暖期重污染天气频发。

2015年,我市环境空气质量超标天数133天,其中重度及以上污染天数42天,主要集中在冬季采暖期。

为切实改善环境空气质量,本着科学治霾、精准治污的原则,结合实际,制定本方案。

一、总体要求严格贯彻落实《中华人民共和国大气污染防治法》、《国务院关于印发大气污染防治行动计划的通知》(国发〔2013〕37号)、《黑龙江省人民政府关于印发黑龙江省大气污染防治专项行动方案(2016-2018年)的通知》(黑政发〔2016〕8号)和我市生态文明体制改革总体要求,以改善环境空气质量为核心,突出重点区域、重点时段、重点环境问题,采取最严格的措施、最严格的责任追究,对涉及侵害人民群众环境权益的行为,动则即咎,寸步不让,确保燃煤消费总量控制、燃煤清洁利用、燃煤质量管控、燃煤锅炉淘汰、污染物排放管控、移动源和有机源治理、城乡面源污染整治、重污染天气应急等八方面工作取得实效,实现全市环境空气质量总体改善。

二、工作目标到2018年,全市环境空气质量比2015年大幅改善,重污染天数大幅减少。

环境空气监测数据分析及处理方法分析

环境空气监测数据分析及处理方法分析

环境空气监测数据分析及处理方法分析环境空气监测数据分析及处理方法是环境科学领域中非常重要的内容之一。

通过对环境空气监测数据的分析及处理,可以帮助人们了解当前环境空气质量状况,并为环境保护提供科学依据。

本文将从数据分析和数据处理两个方面进行分析及方法介绍。

数据分析是指对环境空气监测数据进行统计和分析的过程。

数据分析的首要任务是了解数据的基本特征和分布情况。

常见的数据分析方法包括均值、方差和相关系数等统计指标计算。

均值可以反映环境空气监测指标的中心位置,方差可以反映数据的离散程度,相关系数可以衡量两个指标之间的相关程度。

通过这些统计指标的计算,可以得到对环境空气质量的初步认识,并发现数据中的异常情况。

还可以利用统计学的理论和方法,进行假设检验、方差分析等,从而找出影响环境空气质量的重要因素,并进行相应的管理和改进。

数据处理是指对环境空气监测数据进行清洗和修正的过程。

由于环境空气监测数据的获取和记录存在一定的误差和缺陷,所以需要对数据进行清洗和修正以提高数据的可靠性和准确性。

数据清洗是指对数据中的异常值、缺失值和重复值进行处理的过程。

异常值是指与其他数据明显不符的数值,可能是由于设备故障、人为错误等原因引起的。

缺失值是指由于设备问题或其他原因导致的部分数据缺失。

重复值是指在数据中出现了重复记录的情况,可能由于重复采样等原因引起。

通过删除、替换或插值等方法对这些异常值、缺失值和重复值进行处理,可以提高数据的准确性和连续性。

还可以利用数据转化和模型建立等方法进行数据处理。

数据转化是指对原始数据进行变换,使其符合数据分析和建模的要求。

常见的数据转化方法包括对数转化、幂转化和标准化等。

模型建立是指根据已有数据建立适当的模型来揭示数据中的规律和趋势。

常用的模型有线性回归、逻辑回归和时间序列分析等。

通过模型分析和预测,可以为环境空气质量的改善和管理提供科学依据。

环境空气监测数据分析及处理方法对于了解和改善环境空气质量具有重要的意义。

空气质量监测数据分析与预测

空气质量监测数据分析与预测

空气质量监测数据分析与预测自工业化以来,人类对环境的侵蚀日益加剧,空气质量作为环境保护领域中非常重要的一个指标,一直备受关注。

近年来,各国都在积极推进空气质量监测工作,通过收集并分析数据,制定措施改善空气污染状况。

本文将探讨空气质量监测数据分析与预测的方法及应用。

一、空气质量监测数据的收集与处理空气质量监测站的设置通常是基于地理位置的,可以覆盖城市、郊区及周边地区,每个监测站都将空气中各项污染物的数据连续记录下来。

这些记录涵盖了污染源种类、气象条件、地形地貌等方面的信息。

监测站一般会每日、每月或每年给出城市或地区的空气质量指数,这些数据可以用于对空气污染程度进行科学评估。

空气质量监测数据处理是对收集到的监测数据进行整理、清洗、分析和验证的过程。

数据处理包括但不限于以下几个步骤:1、数据清洗在数据采集和记录过程中,由于检测设备、气象因素、数据记录等方面的因素,会产生许多无效数据。

数据清洗的目的是剔除这些无效数据,保留有效数据,以确保分析结果的可信度和准确性。

2、数据标准化不同的监测站使用的检测设备和监测方法不尽相同,这就导致数据来自不同监测站之间存在着标准化问题。

为了消除这种差异,数据需要进行标准化处理,使之具有可比性。

3、数据分析在收集到大量监测数据之后,需要对数据进行分析,以了解各项污染物的含量、空气污染物排放源的信息等方面的情况。

数据分析主要是通过对监测数据进行统计分析,寻找对空气质量影响最大的因素,并建立相关模型,以预测未来空气污染的趋势。

二、空气质量监测数据的预测方法1、时间序列模型时间序列模型是指以时间为自变量的统计模型,它可以通过对历史数据进行分析和建模,来预测未来空气质量变化。

时间序列模型的关键是时间序列的平稳性和自相关性。

平稳时间序列是指各个时刻的均值、方差及协方差等都不随时间变化,自相关性则是指时间序列中不同时刻的变量值之间的相关性。

ARIMA模型是一种常用的时间序列预测方法,它是自回归移动平均模型的一个组合,适用于各种类型的时间序列数据。

2017中国城市雾霾天气排行榜完整版

2017中国城市雾霾天气排行榜完整版

2017中国城市雾霾天气排行榜完整版雾霾一直以来都困扰着人们,再度成为国民话题。

毫无疑问,空气污染问题所产生的影响,早就不局限于公众的健康本身,已蔓延到国民经济和社会发展的方方面面。

以下是店铺分享给大家的关于2017全国雾霾污染城市排名,一起来看看2017中国城市雾霾天气排行榜完整版吧!2017中国全国城市雾霾天气排名排行榜完整版雾霾持续!京津冀等62个城市启动重污染预警环境保护部今日通报,本轮重污染天气过程仍在持续中。

监测数据显示,12月31日,京津冀及周边地区49个城市空气质量为重度及以上污染,其中,16个城市空气质量达到严重污染,石家庄市为污染最重城市。

1月1日,空气质量为重度及以上污染的城市范围有所扩大,北京、石家庄、临汾市等城市污染严重。

同时,东北地区、关中地区部分城市空气质量也达到重度污染,部分城市达到严重污染。

最新调度结果显示,截至目前,京津冀及周边地区共62个城市启动黄色及以上预警。

河北省石家庄、保定、廊坊,山东省济南、德州、聊城市,河南省郑州、濮阳、安阳,山西省临汾市等25个城市持续红色预警;北京市,天津市等22个城市持续橙色预警。

全国其他重污染地区也同时启动相应级别预警,陕西省西安市将预警级别升级到红色,咸阳等7个城市持续橙色预警。

各地环境保护部门加大执法检查力度,元旦期间持续开展重污染天气应对专项执法检查,京津冀及周边地区共出动环境执法人员2万余人次,保障各项应急减排措施落实。

环境保护部10个督查组继续对重点城市开展督查。

督查发现:个别企业存在擅自生产、撕毁封条等行为,违反限停产规定。

个别企业未严格落实重污染天气应急预案减排措施。

省界地区小企业集中,违法问题较为突出。

上述问题,各督查组已督促地方政府及相关部门进一步调查,依法严肃处理,尽快落实整改要求。

空气质量分析报告

空气质量分析报告
02
空气质量的好坏直接关系到人类的生活质量和健康 状况。
03
空气质量的好坏取决于多种因素,包括污染物的种 类、浓度、持续时间、地域分布等。
空气质量标准
世界卫生组织(WHO)制定了全球统一的空气质量标准, 包括对颗粒物(PM2.5和PM10)、二氧化硫、二氧化氮、 一氧化碳、臭氧等主要污染物的浓度限值。
城市空气质量分析
01
城市空气质量指数(AQI)
根据监测数据,城市空气质量指数在良好和轻度污染之间波动,主要污
染物为细颗粒物(PM2.5)和臭氧(O3)。
02
城市交通污染
城市交通排放是造成空气污染的主要原因之一,包括汽车尾气、道路扬
尘等。
03
城市绿化与环境治理
城市绿化覆盖率较低,缺乏足够的绿地和植被来改善空气质量。同时,
空气质量分析报告
contents
目录
• 引言 • 空气质量概述 • 空气质量分析方法 • 空气质量现状分析 • 空气质量改善建议 • 结论
01
引言
研究背景
近年来,随着工业化和城市化进程的 加速,空气质量问题日益严重,对人 类健康和生态环境造成巨大威胁。
空气质量分析对于了解空气污染状况 、制定有效的污染控制措施以及保障 公众健康具有重要意义。
升级改造工业设备
对高污染企业进行设备升级和改造,提高能源利 用效率。
3
引入空气质量监测技术
在重点区域安装空气质量监测设备,实时监测空 气质量状况。
公众参与建议
提高公众环保意识
通过宣传教育,提高公众对空气质量问题的认识和环保意识。
倡导绿色出行
鼓励市民选择公共交通、骑行或步行出行,减少私家车使用。
参与环保志愿活动

我国城市环境空气污染物相关性分析报告(0506)

我国城市环境空气污染物相关性分析报告(0506)

南开大学本科生毕业论文〔设计〕中文题目:我国城市环境空气污染物相关性分析外文题目:Correlation Analysis of City Ambient Air Pollutants in China学号:1210949某某: X俊恺年级:2012级专业:环境科学系别:环境科学学院:环境科学与工程学院指导教师:姬亚芹完成日期:关于南开大学本科生毕业论文〔设计〕的声明本人X重声明:所呈交的学位论文,是本人在指导教师指导下,进展研究工作所取得的成果。

除文中已经注明引用的内容外,本学位论文的研究成果不包含任何他人创作的、已公开发表或没有公开发表的作品内容。

对本论文所涉与的研究工作做出贡献的其他个人和集体,均已在文中以明确方式标明。

本学位论文原创性声明的法律责任由本人承当。

学位论文作者签名:年月日本人声明:该学位论文是本人指导学生完成的研究成果,已经审阅过论文的全部内容,并能够保证题目、关键词、摘要局部中英文内容的一致性和准确性。

学位论文指导教师签名:年月日摘要随着城市化和工业化进程的加快,城市空气污染日益严重,影响了人们正常的生产生活,危害人体健康。

在传统煤烟型污染尚未得到有效控制的形势下,又〕、酸雨为特征的区域性复合型空气污染。

为兴起了以细颗粒物〔PM〕、臭氧〔O3了探究不同污染物浓度之间的关系,文章收集了京津冀、长三角、珠三角三个区域局部城市在2014年、2015年的大气污染物浓度数据,计算得到Spearman相关系数,进展相关性分析。

结果明确,不同的污染物浓度之间大多表现为正的线性相关,而臭氧除外。

臭氧与其他污染物浓度之间不存在显著的线性相关,或是表现为负的线性相关。

各种污染物之间,相关系数最大的是可吸入颗粒物与细颗粒物,而第二大的组合并不固定,随地区和月份而变化。

从全年数据看,京津冀地区相关系数第二大的是细颗粒物与一氧化碳,长三角、珠三角地区是细颗粒物与二氧化氮。

关键词:大气污染物;城市环境;相关性分析AbstractWith the accelerated process of urbanization and industrialization, the urban air pollution is increasingly serious, affecting people's normal production and life and endangering human health. The traditional coal-burning pollution hasn’t been effectively controlled. Butthe pound) atmospheric pollution featuring particulate matter 2.5 (PM), ozone (O3and acid rain has already emerged. In order to explore the relationship between the concentrations of different pollutants, the author collected the atmospheric pollutant concentration data of three representative areas (Beijing-Tianjin-Hebei, Yangtze River delta, the Pearl River delta) in 2014 and 2015, calculated the Spearman correlation coefficients and made correlation analysis. Results indicate that there is a positive linear correlation between the concentrations of any two kinds of pollutants except ozone. However, there is no significant linear correlations between the concentrations of ozone and some pollutants, and there is negative linear correlation between ozone and other pollutants.and PM is always biggest, while The correlation coefficient between PM10the set of pollutants with second biggest correlation coefficient varies with the regions and seasons.Key words:Atmospheric pollutants; urban environment; correlation analysis目录摘要 (I)Abstract (I)目录 (III)第一章引言 (1)一、选题背景 (1)二、研究思路 (2)第二章我国城市大气污染现状 (2)一、大气污染物排放负荷大 (3)二、日益严重的复合型大气污染 (4)第三章研究区域、数据与研究方法 (4)一、研究区域与数据来源 (4)二、Spearman相关系数 (6)第四章京津冀区域污染物相关性分析 (7)一、全年污染物浓度数据分析 (7)二、分季节的相关性分析 (9)第五章长三角区域污染物相关性分析 (13)一、全年污染物浓度数据分析 (13)二、分季节的相关性分析 (14)第六章珠三角区域污染物相关性分析 (17)一、全年污染物浓度数据分析 (17)二、分季节的相关性分析 (19)第七章结论 (22)参考文献 (24)致谢 (25)第一章引言一、选题背景城市环境保护是一个国家环境保护的重要组成局部。

环境空气质量状况及改善措施的分析

环境空气质量状况及改善措施的分析

环境空气质量状况及改善措施的分析摘要:近年来,我国经济发展迅速,科学技术水平不断提高,但与此同时环境问题日益严峻,特别是雾霾天气,严重影响到人们的正常生活。

随着人们环保意识的不断提高,人们对于绿色生活观念也更加重视,更加注重环保环境。

对于环境空气质量问题的解决刻不容缓,只有这样才能更好地提高人们的生活水平。

本文主要是对我国当前环境空气质量的状况及如何进行改善进行分析论述,希望能够提供一些有价值的参考,从而改善我国日益恶化的环境问题。

关键词:空气质量;现状;措施一、环境空气质量状况分析1.环境空气质量的现状现阶段,我国科技发展迅速,工业也逐渐强大起来,但是随之而来的就是环境污染问题,尤其是空气污染,严重影响着人们的生活。

同时我国针对这一环境空气污染情况也在做出相应的改变,并且还出台了一系列有关空气环境保护的法律。

现阶段通过一些有效手段的使用,环境污染问题得到了很大的改善。

我国人口众多,即使是有相关的资源,但是人均资源的使用量也非常的少,这也是造成空气质量问题的主要原因之一。

现阶段我国空气污染主要是煤烟型污染,所谓煤烟型污染就是空气中的悬浮颗粒物已经不符合正常标准了。

造成这种污染的源头就是汽车、火电等的大量使用,目前为止我国几乎大部分的家庭有拥有一辆以上的汽车,车流量十分的大,不仅会造成交通拥挤,这些汽车排出的废气还会造成严重的空气污染故汽车的使用给空气质量造成了很大的压力。

另外还有煤炭、石油等燃料的燃烧,会加剧大气中的氮氧浓度,从而也造成了一定程度的污染。

故要想顺应绿色环保发展,就要尽可能的在源头处对其进行解决[1]。

2.有关环境空气质量的发展近几年,我国环境空气质量问题逐渐凸显,政府部门也根据我国现阶段的空气质量现状发布了针对性的措施法规,尽最大的可能去减少空气污染对空气质量造成影响。

一开始我国针对环境污染问题采取的是机械滤网式技术,此技术对于空气污染治理非常有帮助,从20世纪一直沿用至今。

这种技术的相关原理就是利用亚比例纤维膜构成的过滤网对空气进行一定程度的过滤。

2013-2015年哈尔滨市空气质量特征分析

2013-2015年哈尔滨市空气质量特征分析

第34 1期2017年3月黑龙江气象HEILONGJIANG METEOROLOGY Vol.34 No.1 Mar. 2017文章编号:l〇〇2-252X(2017)01-0025-032013-2015年哈尔滨市空气质量特征分析王婷婷!,任桂林王华昕2(1.黑龙江省气象局,黑龙江哈尔滨150001;2.伊春市气象局,黑龙江伊春153000)摘要:本文利用2013+2015年哈尔滨市空气质量日平均数据,研究A-I以及首要污染物的年、季变化。

研究发现:3 a空气质量均以良为主,其次是优及轻度污染,2014年空气质量最好,2015年达标天数最少。

全年首要污染物主要以颗粒物为主,但春季N0(为首要污染物出现率最高。

1引言随着社会经济发展,城市化进程不断加快,使得 空气污染日益严,大气污染 为人的要,不 着人的康,还制约着社会经济的可持续发展[1]。

于,学 空气质量 研究,研究发现2015年6-8月市夏季质量达标率为97.9%,其中优占44.6%,良占 53.3%[2];研究发现2013年 市AQI平均值为135,良轻度污染为35% 30%),AQI年变化呈U型分布[3]。

2数据与方法本文利用哈尔滨市2013年1月18日-2015年 12 31日的空气质量数数据,率1d。

空气质量指数2013年数据本为348 d,2014年 11 21、30日数据 ,量为364 d,2015年数据量为363 d,4 18日、8 24日数据 。

数据 中华人 国数据中。

3空气质量天数的年、季变化3.1 2013-2015年 空气质量天数年变化表12013-2015年哈尔滨市各级别空气质量天数(单位:d)年优良轻度污染中度污染度污染严污染201349191511532102014591784539291420158215072173111根据环境空气质量指数(AQI)技术规定(试行) (HJ633-2012)34](以 ),空气质量收稿日期:2017-1-1第一作者简介!王婷"数按 0-50、50-100、101-150、151-200、201-300 以及>300分为优、良、轻度污染、重度污染以及严重污 染。

采用aqi对空气质量的分析预测——以哈尔滨为例

采用aqi对空气质量的分析预测——以哈尔滨为例

2020年05月采用AQI 对空气质量的分析预测——以哈尔滨为例闫宇晨闵盈盈周梓源普才李靖轩(哈尔滨商业大学,黑龙江哈尔滨150028)摘要:AQI(空气质量指数)是报告每日空气质量的参数。

在国际上也被广泛应用。

文章采用AQI 对哈尔滨空气质量进行分析。

结合哈尔滨市2014-2019年的空气质量指数(AQI )以及人文环境和自然状况对哈尔滨空气质量进行宏观分析,分析利弊及影响,研究空气质量的变化过程,得出下一阶段的方案,哈尔滨空气质量的现状及原因。

关键词:AQI ;空气质量指数;哈尔滨1哈尔滨城市特点1.1哈尔滨市的自然状况哈尔滨位于东经125∘42'-130∘10',北纬44∘04'-46∘40'之间,地处中黑龙江省南部,东北亚中心区域,是第一条亚欧大陆桥和空中走廊的重要枢纽。

哈尔滨属于温带季风气候,所以气候特点大致为:夏季高温多雨,冬季寒冷干燥,季风性显著,夏秋常会受到热带气旋的影响。

通常情况下,哈尔滨四到六月为春季,气温保持在5℃度以上且不超过10℃;七八月份为夏季,温度高,且为雨季,最高气温可达38℃,平均气温也在20℃左右;秋季主要为九、十月份,降水量明显减少,且昼夜温差较大;冬季相较而言,寒冷,极漫长,从十一月开始一直持续到次年三月结束,空气干燥,最低气温曾突破-37℃。

1.2哈尔滨市空气质量特点现状通过对空气质量指数变化的对比分析得出:哈尔滨空气质量同比变化幅度相对较好,空气质量同比变化幅度相对较差。

1.3哈尔滨市空气质量的历史政策和研究随着2014年的《清洁空气行动计划》,《2015年大气污染整治行动重点工作方案》,2016年的《哈尔滨市环境保护工作责任规定》,《哈尔滨大气污染防治专项方案》等相关政策的出台,哈尔滨的空气质量也在逐年改善。

哈市环保部门监测显示,2018年哈尔滨市环境空气质量达标天数312天,比上一年增加42天,空气质量优良比率为85.7%,同比增加11.5%。

哈尔滨市取暖期PM2.5污染特征分析

哈尔滨市取暖期PM2.5污染特征分析

缘乞科枚Journal of Green Science and Technology2021年4月第23卷第8期哈尔滨市取暖期PM2.5污染特征分析罗爻,刘硕,高俣唯,张美琲,宣立强(哈尔滨师范大学地理科学学院,黑龙江哈尔滨150025)摘要:分析了2017年哈尔滨市大气监测数据冬季取暖期PM2.5质量浓度的污染特征,并结合气象资料进一步探究了PM2.5与气象因子的关系。

结果表明:取暖期哈尔滨市多次出现重污■染天气,尤其是在开始供暖后最为严重,2017年10月19日PM2.5质量浓度达到最大值,日均值为452.434M g/m3是国家二级标准的6.03倍,燃煤等固定源仍是取暖期PM2.5的主要来源;PM2.5质量浓度与风速、相对湿度呈负相关,与温度呈正相关。

关键词:PM?』;大气污染;取暖期中图分类号:X513文献标识码:A文章编号:1674-9944(2021)08-0042-031引言改革开放以来的40多年里,中国工业化和城市化进程加速了空气污染,主要表现为污染物扩散、人体呼吸道受损、诱发酸雨和能见度下降等现象山,而在各项空气污染指标中,颗粒物污染尤其显著⑵。

PM2.5又称细颗粒物,指的是空气动力学当量直径V2.5的可入肺颗粒物闪。

PM2,5因表面富集PAHs、重金属等有毒有害物质,可引起急慢性呼吸系统和心血管系统等疾病发病率甚至死亡率的升高,引起人们广泛关注口~心。

但是,目前已有研究大多集中在京津冀、长三角和珠三角等区域的热门地区和城市,对东北地区空气颗粒物的研究仍然较少。

哈尔滨受历史原因影响仍有“东北老工业基地”之称,重工业多,能源消耗大,易造成大量污染。

此类工业活动会产生大量的PM2,5,PM10,SO2等污染物的排放。

根据黑龙江生态环境厅监测的空气质量在线监测数据,2015年取暖期平均达标天数为73%,2016年取暖期平均达标天数为85%,2017年取暖期空气质量达标天数为80.5%,2018年达标天数为90.6%。

基于R语言的哈尔滨市大气污染数据时间序列分析

基于R语言的哈尔滨市大气污染数据时间序列分析

第37卷第1期哈尔滨师范大学自然科学学报NATURAL SCIENCES JOURNAL OF HARBIN NORMAL UNIVERSITYVol.37,No.12021基于R语言的哈尔滨市大气污染数据时间序列分析*罗爻,刘硕…,高俣呛,张美琦,宣立强(哈尔滨师范大学)【摘要】以R软件为数据分析工具,基于时间序列分析技术对2017年哈尔滨市大气监测数据进行分析.用统计学原理分析大气数据时间变化特征,并探讨R语言在大气数据分析领域应用的巨大潜力.结果表明:哈尔滨市大气污染物中PM2.5为主要污染物;秋冬季大气污染情况比春夏季严重.【关键词】R语言;大气污染;时间序列中图分类号:X522文献标识码:A文章编号:1000-5617(2021)01-0062-060引言近年来中国快速城市化和工业化进程,造成了严重的大气污染.大气污染引发的一系列环境问题,严重危害了人类的身心健康随着对环境和健康问题的重视,大气污染已经成为中国需解决的重大民生问题和国家发展问题37.探讨哈尔滨市大气污染时空变化特征,有利于引导城市实施可持续发展战略.随着大数据时代的到来,传统的统计分析软件难以满足海量数据的处理需求⑸.因此出现了诸多新的技术与工具,其中开源统计分析语言R 被广泛应用⑹.R语言是一种由统计学家开发的统计计算和绘图的语言和环境,具有大数据处理的能力⑺.为响应国家要求哈尔滨市于2015年底前完成了空气质量监测系统的建立,对重点污染企业实施严格的在线监控.要实现大气污染物网络化治理,必须充分发挥大数据的特性⑻•大气污染监测数据量大,传统的数据分析工具耗时费力,不便于高效、快捷的处理和分析数据,难以发挥监测数据在污染防治中的作用,R语言及其众多工具包为R语言用于大量大气数据分析和可视化提供了强有力的支持.早期的时序分析使用直观数据来寻找规律,随着研究进展,发现简单的描述时序分析具有很大的局限性⑼.用统计学原理来分析时间序列,可以更准确的估计随机序列的演变该文应用R语言及时间序列分析技术对哈尔滨市2017年全年监测数据进行各种可视化分析,以探讨R在大气数据分析领域应用的巨大潜力.并为相关部门制定大气污染控制措施提供科学依据.1R语言与所需工具包(package)的安装与功能R语言官方主页https://www.r-project.收稿日期:2020-11-03*基金项目:基于大数据解析的哈尔滨大气污染时空分布归路挖掘及影响机制研究(LC2017018) **通讯作者第1期基于R语言的哈尔滨市大气污染数据时间序列分析63org/,R语言开发环境下载安装地址:https:// cran.r-project,org/mirrors,html,辅助R的工具RStudio,下载地址:http:///ide 进入下载页面后,有Desktop和Server2个版本,选择Desktop.下载安装R与RStudio后,使用in­stall.packages()安装所需工具包,library()加载所需工具包•所需工具包与功能见表1.表1工具包功能工具包功能openair空气污染分析工具,数据为小时序列•包含的功能也可用于气象和交通分析. ggplot2它可以从少量基本元素中生成很多不同的图形reshape2数据预处理plyr数据预处理proto基于原型的编程gsubfn关键字提取和通用字符串操作RSQLife连接数据库sqldf在R中使用SQL命令2数据处理2.1数据来源该研究数据来源于黑龙江省生态环境厅(http:///),通过Python编写接口程序,自动获取哈尔滨市12个监测点位CO、NO2、()3、PM2.5、PM10、SO2的小时数据.该文应用R语言以及相关工具包对哈尔滨市2017年12个测站点的小时数据进行时间序列分析,取12个监测站均值.以探讨该软件在空气质量数据分析领域应用的巨大潜力⑴)•2.2数据处理使用Excel表格对监测数据进行筛选排查,对数据进行简单的分列处理,并导岀为CSV格式文件以便R读取.通过read.CSV()命令导入R中,利用TimePoint函数对检测数据进行时间格式转化,sqldf包对检测数据进行数据汇总与计算平均值,运用summaryPlot函数快速概览数据整体情况,利用ggplot2函数的分面功能展示各污染物的时间变化,最终进行数据分析.3时间序列分析技术时间序列分析是大气监测数据的常用分析方法,包括对季度、月份、周-日、小时变化等特征进行分析,以揭示污染物的时间变化规律以及预测变化趋势.时间序列分析的目的一般有两个方面:一是认识产生观测序列的随机机制,即建立数据生成模型;二是基于序列的历史数据,也许还要考虑其他相关序列或因素,对序列未来的可能取值给出预测或预报[⑵.该研究中主要用到滑动平均过程.一阶滑动平均过程公式:y,=e,--1:E(O=0y。

哈尔滨市空气质量与气象条件的关系分析

哈尔滨市空气质量与气象条件的关系分析

哈尔滨市空气质量与气象条件的关系分析
刘宇飞;段琳;盖晓东
【期刊名称】《黑龙江气象》
【年(卷),期】2017(034)004
【摘要】近年来,随着我国经济的飞速发展,各种程度的空气污染事件在全国各地频繁发生。

哈尔滨作为我国纬度最高的省会城市,属中温带大陆性季风气候,冬季漫长、寒冷、干燥,加之近年来城市规模迅速扩张、人类活动密集,造成空气质量急剧恶化。

污染天气对人类的健康和安全构成极大威胁,已引起社会各界的极大关注,近年来国
内学者在空气污染成因及其与气象条件的关系方面,开展了大量研究,研究的方法主
要有两个方面:一是利用长时间序列的资料、基于统计学方法,对产生空气污染的大
气环流进行分类总结;二是基于相关性分析等方法,研究边界层内各种气象要素与空
气污染发生发展的关系。

【总页数】4页(P27-29,33)
【作者】刘宇飞;段琳;盖晓东
【作者单位】哈尔滨市气象局,黑龙江哈尔滨 150028;依兰县气象局,黑龙江依兰154800;黑龙江省气象台,黑龙江哈尔滨 150030
【正文语种】中文
【相关文献】
1.滁州市空气质量指数(AQI)与气象条件的关系分析 [J], 张鑫童;徐姗;金华星;龚年祖
2.哈尔滨市空气质量变化特征与气象条件的相关性分析 [J], 欧娜音;牟景和;曹蕾;
付洪泰
3.2014-2015年哈尔滨市区空气质量状况及与气象条件的关系 [J], 宋丽萍;张鑫;王莹
4.延庆城区空气质量特征与气象条件关系分析 [J], 隋婧怡; 高猛; 阎宏亮; 杨静超; 王燕娜
5.安顺市空气质量特征与气象条件关系分析 [J], 曾妮;吴哲红;方鹏;蒙军;胡秋红因版权原因,仅展示原文概要,查看原文内容请购买。

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第35卷 第3期哈尔滨师范大学自然科学学报NATURAL SCIENCES JOURNAL OF HARBIN NORMAL UNIVERSITYVol.35, No.3 2019哈尔滨市2017年空气质量相关分析李娜(哈尔滨师范大学)【摘要】利用2017年哈尔滨市11个空气质量监测站点监测数据和天气后报监测数据,分析哈尔滨市全年空气质量分布特征及产生污染的原因.结果表明:哈尔滨市全年空气质量总体保持较好,哈尔滨市冬季的空气质量最差,然后是秋季和春季,夏季的空气质量是最好的;全年1月份的空气质量最差,较差的是10月份和11月份,8月份的空气状况最好;这1年中道外区、香坊区、南岗区和道里区的空气质量比较差,空气质量最好的区域是阿城区;烟花爆竹的燃放、供暖期锅炉燃烧、汽车尾气的排放和秸秆的焚烧,是影响哈尔滨市空气质量的主要原因.【关键词】空气质量;哈尔滨市;影响因素中图分类号:X51文献标识码:A文章编号:1000 - 5617 (2019) 03 - 0106 - 05〇引言伴随中国社会经济的高速发展,城市化进程 的不断加快,以及能源消耗继续的攀升,空气质 量变得很差,已经威胁到了国家生态安全和人们 的身体健康[1_3].人们关注的热点问题已经转移 到空气质量上,国外和国内相关学者对空气的质 量进行研究,Ahmadi Mehdi 等[4]对 2000 -2009 年德黑兰市A Q I、高速路发展情况以及汽车更新 换代情况进行分析研究,结果表明A Q I的下降与 高速路的发展和汽车的以旧换新减少尾气排放 有直接关系.国内学者对空气的污染物和空气质 量指数进行研究结果表明,A Q I值大小和P M2.5、P M10呈现明显的关系,P M2.5对A Q I的变化,起到了决定性的影响作用[5<.吴萍萍[7]对2011 ~2015年期间泉州市的空气质量变化和 这期间典型的污染天气做了研究,结果表明P M10、P M2. 5、C0的月均浓度较高值出现在收稿日期:20丨9-01-091月和5月之间、较低值在7月到9月,各种空气 污染物的浓度都表现出了春冬两个季度高、夏秋 两个季度低的趋势.该文通过A Q I数值,探究 2017年哈尔滨市空气质量的影响因素,希望对 提高哈尔滨市的空气质量能有所帮助.1研究区概况哈尔滨市作为黑龙江省的省会,坐落在亚洲 东北部的中心地带,有亚欧大陆桥明珠的美誉之 称,是中国历史文化名城,被誉称为“东方小巴 黎”的哈尔滨市,拥有天鹅般骄傲的气质,也是国 际冰雪文化著名的城市;哈尔滨市在125°42'E -B O I O'E 和 44°04f N ~46°40'N之内,是中国 最北边的一个省会城市.(如图1所示)2数据来源及方法2.1数据来源文中所用空气质量数据来自天气后报(ht ­第3期哈尔滨市2017年空气质量相关分析107 tp://w w w_/)和哈尔滨市 11 个监测站点实时数据.定量地描述空气质量状况的 非线性无量纲指数被称为空气质量指数(A Q I). P M2.5、P M10、S O2、N O2、O3、C O 等是作为参与 A Q I评价的主要污染物.依据《环境空气质量标 准》(G B3095 - 2012)和《环境空气质量指数(A Q I)技术规定(试行)》HJ633 -2012为参考,将空气质量按照A Q I值分为6个等级,A Q I的值 越大,表明污染程度越高,分别为优(〇~50)、良(51 ~ 100)、轻度污染(101 ~ 150)、中度污染 (151 ~ 200)、重度污染(201 ~ 300)、直至严重污 染(>301).图1哈尔滨市区及监测站点分布图2.2研究方法空间插值方法能够很好的反应空气污染特 征和区域分布的情况.该文利用反距离加权法进 行插值,反距离加权(I D W)插值的公式决定了它 是一种预测点属性值受靠近其的已知点的作用较大的方法.I D W方法的一般方程为:其中Z是估算值,Z,是已知点i的属性值,£»,是两 点之间的距离,《是计算己知点的数目,m是距离 的幕次数,次数m控制局部影响的程度.利用反 距离权重法对哈尔滨市11个空气质量监测站点 的实测数据进行插值,将增加模拟研究区域的污 染物空间分布的精确性.3结果与分析3.1全年空气质量概况2017年哈尔滨市空气质量的优良天数是279 d,比例为76.44%;中度污染、重度污染和严 重污染天数为49天,占13. 42%(见表1);其中 严重污染的天数集中在1月份、10月份和11月份出现,分别为2 d、3 d和2 d,重度污染在1月份就达到了 8 d,占当年重度污染天数的40%. 分析不同季节的空气质量,春季空气质量良的天 数是46 d,占当季的50%,夏季空气质量最好,优良天数为91 d,所占比例最高,轻度污染的空 气质量天数只有1d.秋季中度至严重污染程度 的天数增多,其中达到严重污染程度的天数有5 d,处于全年最高水平.冬季是全年污染最严重 的季节,其中空气质量中度至严重污染程度的天 数为24 d,空气质量总体最差,应该尽可能减少 户外活动,对A Q I值按照季节进行研究,呈现出 冬季A Q I指数最大,为116.98|xg/m3;其次是秋 季、春季,夏季A Q I数值最小是52. 29(j u g/m3.和 冬季相对比,春夏秋3个季节的气温比较高,大 气状态不稳定,空气流动较强,空气扩散条件较 好,可能是A Q I较低的原因之一;而夏季多为雨 天,降雨量充足,空气质量比春秋季更好.表12017年哈尔滨市空气质量等级天数污染级别优良轻度污染中度污染重度污染严重污染天数/d1191603721208根据2017年空气质量数据求出每个月AQI 的均值,做出了如图2所示的柱状图.从图2中可以看出来1月份A Q I指数最大为153.,其 次是10月份,其A Q I指数为115.57<11!3、11月份的 A Q I数值为111.23j j L g/m3、4月份的A Q I数值为 103. V W m3,A Q I指数最小的是8月份为42.94pg/m3,说明1月份空气质量最差,8月份 空气质量最好.用反距离权重法对哈尔滨市11个监测站 点的A Q I全年数据进行插值得到图3,从图3中可以看出A Q I的值较高出现在道外区、香坊区、108哈尔滨师范大学自然科学学报2019年第35卷夕0 0彳#,#孑##,月份图2各月份AQI 指数分布图南岗区和道里区,可能原因是这些区位于市中心比较繁华,人口分布比较密集,而且还有很多名胜古迹和旅游景点,如道台府、中华巴洛克、防洪纪念塔、索菲亚广场、果戈里大街、伏尔加庄园等,每天都会有很多人来这些地方游玩度假导致车流量比较大,汽车尾气对P M 2. 5的大部分贡献是间接产生的,尾气中含有N O p V O C s 等气 体,这些气体也是产生P M 2.5的重要“原材料”, 而细颗粒物对大气污染程度有显著的相关性.大量燃放烟花爆竹.国内外的相关研究表明:燃放的烟花爆竹在短时刻内向大气中排放大量的大气污染物,导致空气质量迅速恶化,烟花爆竹集中燃放时段,S 02、P M 10和P M 2.5浓度明显升高,尤其是P M 2.5的升高最显著,P M 2.5的质量浓度能够达到平时的6倍而且P M 2. 5和P M 10又是影响空气质量的直接因素,而且1月份的天气以多云和晴为主,降雪天气特别少,此外风力多为小于3级,且冬季凌晨地面热量易向高空辐射使近地面气温下降,但是上层大气的温度缓慢下降,从而导致逆温层,整体大气条件不利于污染物扩散,从而导致空气质量非常不好.优 ft 轻度污染中度污染垂度污染严S 污染污染等级图4 1月份空气质置等级天数图图3 AQI 全年插值图3.2污染严重月份分析对1月份空气质量进行分析如图4所示,1月份中度污染及以上污染程度的空气质量天数为14 d ,是污染最严重的月份,具有这些污染 程度的天数主要集中在1月份的上旬和下旬,其中重度污染的天数达到了 8 d .其原因可能是: 2017年1月份中国的传统节假日陆续到来,人们从哈尔滨市10月份空气质量数据中可以看出中度至严重污染程度集中出现在10月的中下旬,10月份中度污染及以上污染程度的天数为5 d 、l d 和3 d (如图5所示),10月份A Q I 数值高可能因为哈尔滨市每年正式全面供暖从10月20日开始,会有大量的煤燃烧,供暖期间煤炭的燃烧是造成大气污染的主要原因["^].图5 10月份空气质置等级天数图11月份空气质量数据中显示中度污染、重 度污染、严重污染天数集中出现在11月1日到第3期哈尔滨市2017年空气质量相关分析1097日(如图6所示),11月份优良空气质量天数分别是9 d和13 d,但是中度污染的天数是1d,达到重度污染程度的天数是4 d,严重污染是2 d;在这几天内秸秆焚烧疑似火点为4090个(如图7所示),4月份空气质量数据中显示中度污染、重度污染天数集中出现在上旬,4月份中度污染天数为2d,重度污染天数为3 d(如图8所示),4月份秸杆焚烧疑似火点为1561个(如图9所 示).秸杆焚烧过程中会产生大量的颗粒物和气 态污染物,特别是没有完全燃烧的秸秆会产生N O^H C j O:等污染物,导致空气中的细颗粒物 浓度显著上升[13_15].在秸杆焚烧这段时间里没 有雨雪、大风的天气,大多是多云天气,空气流动 慢,污染物不易于扩散.污染等®图6 11月份空气质置等级天数图图7 11月份秸秆焚烧疑似火点分布图污染等级图8 4月份空气质量等级天数图图9 4月份秸秆焚烧疑似火点分布图4结论(1) 哈尔滨市全年空气质量以优良为主,达 到279 d,中度至严重污染程度的天数为49 d.(2) 哈尔滨市冬季空气质量最差,中度至严 重污染程度的天数占全年的48_ 98%;春季也出现了天气污染的情况,但是总体要比秋冬两季好;夏季空气质量最佳,优良天数为全年中最多的季节;秋季中度污染以上的天数有所增加.(3) 全年1月份空气质量最差,A Q I指数为 153.65 j j i g/m3,其次是10月份,11月份,8月份空气质量最佳,A Q I指数为42_94 pg/m3.(4) 全年A Q I的值较高出现在道外区、香坊 区、南岗区和道里区,空气质量最好的区是阿城区.110哈尔滨师范大学自然科学学报2019年第35卷参考文献[1 ]王占山,李云婷,陈添,等.2013年北京市PM2.5的时空分布[J].地理学报,2015,70(1) :111 -120.[2]张殷俊,陈曦,谢高地,等.中国细颗粒物(PM2.5)污染状况和空间分布[J].资源科学,2015,37(7) :1339 -1346. 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The results showed that the air quality of Harbin remained good all year round. The air quality of Harbin in winter was the worst, followed by autumn and spring, and the air quality in summer was the best. The air quality of January was the worst, October and November were the worse, and August was the best. In this year, the air quality of Daowai District, Xiangfang District, Nangang District and Daoli District was relatively poor, and the area with the best air quality was Acheng District. The main reasons that affect Harbins air quality are the discharge of fireworks, boiler combustion during heating period, automobile exhaust emission and straw burning.Keywords:Air quality;Harbin;Influencing factors(责任编辑:李家云)。

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